Closed Door Summit 2026
范式裂变与中国机遇
Tencent / Qwen / Zhipu / HKUST
硅谷与中国模型正在走向截然不同的进化树。ToB 追求极致智商与生产力溢价，ToC 转向情境感知与个性化记忆。通用模型“一统天下”的时代终结，垂直整合与分层解耦并存。
从 Scaling Law 到 Test-time Scaling，下一代范式不再依赖单纯的预训练堆叠。AI 开始自我编写代码、自我纠错、甚至通过“睡眠”机制清理噪音。主动性（Agency）成为新皇冠。
“当算力不再是唯一壁垒，'智能效率'与'自主进化'将定义下一个时代。我们要在资源约束下，寻找通往AGI的非共识路径。”
关键趋势深度拆解 / DEEP DIVE
ToC 市场的核心不再是单纯的模型智商，而是 Context（上下文）的获取与个性化记忆。相比之下，ToB 市场呈现明显的马太效应：高智能代表高生产力，用户愿意为 Top 1% 的模型支付极高溢价，而次级模型即便廉价也面临被淘汰的风险。
面对中美算力储备的客观代差，中国团队正在经历“穷人版创新”的黄金期。不同于硅谷的暴力美学，国内倾向于通过软硬协同优化、数据精细化清洗以及模型架构的微创新来提升“智能效率”（Intelligence Efficiency），试图用更少的 Token 换取更高的智能增量。
Agent 正在从简单的 Chatbot 进化为能够处理 Long-Horizon 任务的智能体。2026年的目标是自动化人类一周甚至两周的工作流。模型即产品（Model as Product）成为主流，研究员必须具备产品经理思维，解决长尾场景中的复杂问题。
Pre-training 收益递减，新的增长点在于 Post-training 和 Test-time Scaling。未来的系统将具备主动性，通过与环境的交互产生数据并自我迭代。如同 Claude Code 编写了自身 95% 的代码，AI 正在通过自我学习闭环，突破人类数据的天花板。
工业界曾一度在算力上碾压学术界，但随着大模型进入稳态，基础理论研究（如“智能的本质”、“记忆与噪音的平衡”）重新变得至关重要。学术界利用“联邦学习”解决数据孤岛，并从类似人类“睡眠清洗噪音”的机制中寻找算法突破口。
未来3-5年，全球领先AI公司诞生在中国的概率被预判为20%。这不仅取决于光刻机等硬科技的突破，更取决于新一代（90后/00后）研究员的冒险精神。当交付压力与探索精神达成平衡，中国极有可能在应用层的长尾创新中实现反超。